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Sentinel 快速入门

前置推荐阅读:Sentinel 介绍-CSDN博客

前置推荐阅读:Nacos快速入门-CSDN博客

快速开始

欢迎来到 Sentinel 的世界!这篇新手指南将指引您快速入门 Sentinel。

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

  • 核心库(Java 客户端):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境,同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持(见 主流框架适配)。
  • 控制台(Dashboard):Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

我们将会提供 本地运行 demo 和 公网 demo 来帮助新手快速入门。这两种方式都只需要您执行2到5个步骤。

本地Demo

1. 引入 Sentinel 依赖

如果您的应用使用了 Maven,则在 pom.xml 文件中加入以下代码即可:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-core</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>

如果您未使用依赖管理工具,请到 Maven Center Repository 直接下载 JAR 包。

2. 定义资源

资源 是 Sentinel 中的核心概念之一。最常用的资源是我们代码中的 Java 方法。 当然,您也可以更灵活的定义你的资源,例如,把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry("HelloWorld") 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中,我们将 System.out.println("hello world"); 作为资源(被保护的逻辑),用 API 包装起来。参考代码如下:

public static void main(String[] args) {
    // 配置规则.
    initFlowRules();

    while (true) {
        // 1.5.0 版本开始可以直接利用 try-with-resources 特性
        try (Entry entry = SphU.entry("HelloWorld")) {
            // 被保护的逻辑
            System.out.println("hello world");
	} catch (BlockException ex) {
            // 处理被流控的逻辑
	    System.out.println("blocked!");
	}
    }
}

完成以上两步后,代码端的改造就完成了。

您也可以通过我们提供的 注解支持模块,来定义我们的资源,类似于下面的代码:

@SentinelResource("HelloWorld")
public void helloWorld() {
    // 资源中的逻辑
    System.out.println("hello world");
}

这样,helloWorld() 方法就成了我们的一个资源。注意注解支持模块需要配合 Spring AOP 或者 AspectJ 一起使用。

3. 定义规则

接下来,通过流控规则来指定允许该资源通过的请求次数,例如下面的代码定义了资源 HelloWorld 每秒最多只能通过 20 个请求。

private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource("HelloWorld");
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // Set limit QPS to 20.
    rule.setCount(20);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}

完成上面 3 步,Sentinel 就能够正常工作了。更多的信息可以参考 使用文档。

4. 检查效果

Demo 运行之后,我们可以在日志 ~/logs/csp/${appName}-metrics.log.xxx 里看到下面的输出:

|--timestamp-|------date time----|--resource-|p |block|s |e|rt
1529998904000|2018-06-26 15:41:44|hello world|20|0    |20|0|0
1529998905000|2018-06-26 15:41:45|hello world|20|5579 |20|0|728
1529998906000|2018-06-26 15:41:46|hello world|20|15698|20|0|0
1529998907000|2018-06-26 15:41:47|hello world|20|19262|20|0|0
1529998908000|2018-06-26 15:41:48|hello world|20|19502|20|0|0
1529998909000|2018-06-26 15:41:49|hello world|20|18386|20|0|0

其中 p 代表通过的请求, block 代表被阻止的请求, s 代表成功执行完成的请求个数, e 代表用户自定义的异常, rt 代表平均响应时长。

可以看到,这个程序每秒稳定输出 "hello world" 20 次,和规则中预先设定的阈值是一样的。

更详细的说明可以参考: 如何使用

更多的例子可以参考: Sentinel Demo 集锦

5. 启动 Sentinel 控制台

Sentinel 开源控制台支持实时监控和规则管理。接入控制台的步骤如下:

(1)下载控制台 jar 包并在本地启动:可以参见 此处文档。

(2)客户端接入控制台,需要:

  • 客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。您可以通过 pom.xml 引入 JAR 包:
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>1.8.6</version>
</dependency>
  • 启动时加入 JVM 参数 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制台地址和端口。更多的参数参见 启动参数文档。
  • 确保应用端有访问量

完成以上步骤后即可在 Sentinel 控制台上看到对应的应用,机器列表页面可以看到对应的机器:

machine-discovery

详细介绍和使用文档可参考:Sentinel 控制台文档。

公网 Demo

若您不希望在本地另启动控制台,可以在本地运行公网 Demo,接入云上版本的 AHAS Sentinel 控制台。这个 Demo 主要是给开发者一个最快最直观的感受,能够最快地感受到:

  1. Sentinel 多样化的限流手段
  2. 如何所见即所得的配置规则
  3. 如何有效地使用 Sentinel 专业全面的监控数据
  4. 如何通过机器上报来管理机器
  5. 快速体验全托管的集群流控

HOT: 推荐采用 Java Agent 方式快速、无侵入将应用接入到 AHAS 流量防护。最新 (1.9.1+) 版本 agent 兼容部分版本 Spring Cloud Alibaba Sentinel,可直接挂载 agent 接入,无需剔除相关依赖。

注意:若要使用阿里云 AHAS Sentinel 控制台,您需要用自己的阿里云账号登录。由于安全策略原因我们无法提供公共账号。运行了这个 Demo 之后,这个 Demo 将会向 AHAS Sentinel 控制台上报基本的机器信息;同时 AHAS Sentinel 控制台也将会根据上报的信息,通过 Sentinel Transport API 拉取簇点监控信息。如果用户不想要运行这个 Demo,停止即可。Demo 的所有的源码都开放可以下载。

1. 下载 Demo jar

您可以 点击此处下载 Sentinel 公网 Demo jar 包。

此 Demo Jar 主要包含的内容有:

  1. 本地 demo 客户端 中已有的 sentinel-core
  2. 接入 AHAS Sentinel 控制台所需的通信模块 ahas-sentinel-client,用于向控制台上报心跳信息。心跳信息、规则和监控均存于您个人的账号下,其它人均无法访问。
  3. 一个简单的 main 函数,程序类似于:
public static void main(String[] args) {
    // 不断进行资源调用.
    while (true) {
        Entry entry = null;
        try {
	        entry = SphU.entry("HelloWorld");
            // 资源中的逻辑.
            System.out.println("hello world");
        } catch (BlockException ex) {
            System.err.println("blocked!");
        } finally {
            if (entry != null) {
                entry.exit();
            }
        }
    }
}

若您之前接入了开源 Sentinel 控制台,您也可以简单的通过将 pom 文件中 Sentinel 开源相关依赖替换为 ahas-sentinel-client 模块达到同样的目的。

2. 开通 AHAS 流控降级并获取启动参数

接下来您需要到 阿里云控制台 开通 AHAS 功能。可以根据 开通 AHAS 文档 和 流控降级 Demo 快速入门 里面的指引进行开通。

注意:本地运行接入 AHAS Sentinel 控制台需要在页面左上角选择 公网 环境。

开通后您可以点击左侧侧边栏的 流控降级,进入 Sentinel 控制台应用总览页面。在页面右上角,单击添加应用,选择 SDK 接入页签,到 配置启动参数 页签拿到需要的启动参数(详情请参考 SDK 接入文档),类似于:

-Dproject.name=AppName -Dahas.license=<License>

其中 project.name 配置项代表应用名(会显示在控制台),ahas.license 配置项代表自己的授权 license(注意保密)。

3. 启动 demo

接下来我们就可以在本地启动 demo 了,启动应用时需要加上拿到的启动参数:

java -Dproject.name=<AppName> -Dahas.license=<License> -jar ahas-sentinel-sdk-demo.jar

当应用开始运行后一段时间,我们刷新一下控制台页面,就可以在 AHAS Sentinel 控制台上看到我们的应用了:

image

点击应用卡片,进入详情页面后点击左侧侧边栏的“机器列表”。我们可以在机器列表页面看到刚刚接入的机器,代表接入成功:

image

我们可以在监控详情页面查看聚合监控和历史监控图线:

AHAS Sentinel Dashboard

AHAS Sentinel 控制台提供了一个我们推荐的推送规则的做法,即 配置中心控制台/Sentinel 控制台 → 配置中心 → Sentinel 数据源 → Sentinel,这样的流程就非常清晰了:

Remote push rules to config center

Sentinel 工作主流程

Overview

在 Sentinel 里面,所有的资源都对应一个资源名称以及一个 Entry。Entry 可以通过对主流框架的适配自动创建,也可以通过注解的方式或调用 API 显式创建;每一个 Entry 创建的时候,同时也会创建一系列功能插槽(slot chain)。这些插槽有不同的职责,例如:

  • NodeSelectorSlot 负责收集资源的路径,并将这些资源的调用路径,以树状结构存储起来,用于根据调用路径来限流降级;
  • ClusterBuilderSlot 则用于存储资源的统计信息以及调用者信息,例如该资源的 RT, QPS, thread count 等等,这些信息将用作为多维度限流,降级的依据;
  • StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息;
  • FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态,来进行流量控制;
  • AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息,来做黑白名单控制;
  • DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则,来做熔断降级;
  • SystemSlot 则通过系统的状态,例如 load1 等,来控制总的入口流量;

总体的框架如下:

Sentinel 将 ProcessorSlot 作为 SPI 接口进行扩展(1.7.2 版本以前 SlotChainBuilder 作为 SPI),使得 Slot Chain 具备了扩展的能力。您可以自行加入自定义的 slot 并编排 slot 间的顺序,从而可以给 Sentinel 添加自定义的功能。

下面介绍一下各个 slot 的功能。

NodeSelectorSlot

这个 slot 主要负责收集资源的路径,并将这些资源的调用路径,以树状结构存储起来,用于根据调用路径来限流降级。

 ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
 Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
 if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
 }
 ContextUtil.exit();

上述代码通过 ContextUtil.enter() 创建了一个名为 entrance1 的上下文,同时指定调用发起者为 appA;接着通过 SphU.entry()请求一个 token,如果该方法顺利执行没有抛 BlockException,表明 token 请求成功。

以上代码将在内存中生成以下结构:

 	     machine-root
                 /     
                /
         EntranceNode1
              /
             /   
      DefaultNode(nodeA)

注意:每个 DefaultNode 由资源 ID 和输入名称来标识。换句话说,一个资源 ID 可以有多个不同入口的 DefaultNode。

  ContextUtil.enter("entrance1", "appA");
  Entry nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

  ContextUtil.enter("entrance2", "appA");
  nodeA = SphU.entry("nodeA");
  if (nodeA != null) {
    nodeA.exit();
  }
  ContextUtil.exit();

以上代码将在内存中生成以下结构:

                   machine-root
                   /         \
                  /           \
          EntranceNode1   EntranceNode2
                /               \
               /                 \
       DefaultNode(nodeA)   DefaultNode(nodeA)

上面的结构可以通过调用 curl http://localhost:8719/tree?type=root 来显示:

EntranceNode: machine-root(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
-EntranceNode1: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
--nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
-EntranceNode2: Entrance1(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)
--nodeA(t:0 pq:1 bq:0 tq:1 rt:0 prq:1 1mp:0 1mb:0 1mt:0)

t:threadNum  pq:passQps  bq:blockedQps  tq:totalQps  rt:averageRt  prq: passRequestQps 1mp:1m-passed 1mb:1m-blocked 1mt:1m-total

ClusterBuilderSlot

此插槽用于构建资源的 ClusterNode 以及调用来源节点。ClusterNode 保持资源运行统计信息(响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等)以及原始调用者统计信息列表。来源调用者的名字由 ContextUtil.enter(contextName,origin) 中的 origin 标记。可通过如下命令查看某个资源不同调用者的访问情况:curl http://localhost:8719/origin?id=caller

id: nodeA
idx origin  threadNum passedQps blockedQps totalQps aRt   1m-passed 1m-blocked 1m-total 
1   caller1 0         0         0          0        0     0         0          0        
2   caller2 0         0         0          0        0     0         0          0        

StatisticSlot

StatisticSlot 是 Sentinel 的核心功能插槽之一,用于统计实时的调用数据。

  • clusterNode:资源唯一标识的 ClusterNode 的 runtime 统计
  • origin:根据来自不同调用者的统计信息
  • defaultnode: 根据上下文条目名称和资源 ID 的 runtime 统计
  • 入口的统计

Sentinel 底层采用高性能的滑动窗口数据结构 LeapArray 来统计实时的秒级指标数据,可以很好地支撑写多于读的高并发场景。

sliding-window-leap-array

FlowSlot

这个 slot 主要根据预设的资源的统计信息,按照固定的次序,依次生效。如果一个资源对应两条或者多条流控规则,则会根据如下次序依次检验,直到全部通过或者有一个规则生效为止:

  • 指定应用生效的规则,即针对调用方限流的;
  • 调用方为 other 的规则;
  • 调用方为 default 的规则。

DegradeSlot

这个 slot 主要针对资源的平均响应时间(RT)以及异常比率,来决定资源是否在接下来的时间被自动熔断掉。

SystemSlot

这个 slot 会根据对于当前系统的整体情况,对入口资源的调用进行动态调配。其原理是让入口的流量和当前系统的预计容量达到一个动态平衡。

注意系统规则只对入口流量起作用(调用类型为 EntryType.IN),对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型,如果不指定,默认是EntryType.OUT

Sentinel 控制台

1. 概述

Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台,它提供机器发现以及健康情况管理、监控(单机和集群),规则管理和推送的功能。这里,我们将会详细讲述如何通过简单的步骤就可以使用这些功能。

接下来,我们将会逐一介绍如何整合 Sentinel 核心库和 Dashboard,让它发挥最大的作用。同时我们也在阿里云上提供企业级的 Sentinel 服务:AHAS Sentinel 控制台,您只需要几个简单的步骤,就能最直观地看到控制台如何实现这些功能,并体验多样化的监控及全自动托管的集群流控能力。

Sentinel 控制台包含如下功能:

  • 查看机器列表以及健康情况:收集 Sentinel 客户端发送的心跳包,用于判断机器是否在线。
  • 监控 (单机和集群聚合):通过 Sentinel 客户端暴露的监控 API,定期拉取并且聚合应用监控信息,最终可以实现秒级的实时监控。
  • 规则管理和推送:统一管理推送规则。
  • 鉴权:生产环境中鉴权非常重要。这里每个开发者需要根据自己的实际情况进行定制。

注意:Sentinel 控制台目前仅支持单机部署。Sentinel 控制台项目提供 Sentinel 功能全集示例,不作为开箱即用的生产环境控制台,若希望在生产环境使用请根据文档自行进行定制和改造。

2. 启动控制台

2.1 获取 Sentinel 控制台

您可以从 release 页面 下载最新版本的控制台 jar 包。

您也可以从最新版本的源码自行构建 Sentinel 控制台:

  • 下载 控制台 工程
  • 使用以下命令将代码打包成一个 fat jar: mvn clean package

2.2 启动

注意:启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。

使用如下命令启动控制台:

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

其中 -Dserver.port=8080 用于指定 Sentinel 控制台端口为 8080

从 Sentinel 1.6.0 起,Sentinel 控制台引入基本的登录功能,默认用户名和密码都是 sentinel。可以参考 鉴权模块文档 配置用户名和密码。

注:若您的应用为 Spring Boot 或 Spring Cloud 应用,您可以通过 Spring 配置文件来指定配置,详情请参考 Spring Cloud Alibaba Sentinel 文档。

3. 客户端接入控制台

控制台启动后,客户端需要按照以下步骤接入到控制台。

3.1 引入JAR包

客户端需要引入 Transport 模块来与 Sentinel 控制台进行通信。您可以通过 pom.xml 引入 JAR 包:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-transport-simple-http</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

3.2 配置启动参数

启动时加入 JVM 参数 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=consoleIp:port 指定控制台地址和端口。若启动多个应用,则需要通过 -Dcsp.sentinel.api.port=xxxx 指定客户端监控 API 的端口(默认是 8719)。

除了修改 JVM 参数,也可以通过配置文件取得同样的效果。更详细的信息可以参考 启动配置项。

3.3 触发客户端初始化

确保客户端有访问量,Sentinel 会在客户端首次调用的时候进行初始化,开始向控制台发送心跳包。

注意:您还需要根据您的应用类型和接入方式引入对应的 适配依赖,否则即使有访问量也不能被 Sentinel 统计。

4. 查看机器列表以及健康情况

当您在机器列表中看到您的机器,就代表着您已经成功接入控制台;如果没有看到您的机器,请检查配置,并通过 ${user.home}/logs/csp/sentinel-record.log.xxx 日志来排查原因,详细的部分请参考 日志文档。

machine-discovery

注意:若接入 Sentinel 控制台不成功,可以参考 FAQ 排查问题。

注意:请确保在使用较新版本的浏览器,我们不保证支持旧版本的浏览器。

5. 监控

5.1 "簇点链路"中显示刚刚调用的资源(单机实时)

簇点链路(单机调用链路)页面实时的去拉取指定客户端资源的运行情况。它一共提供两种展示模式:一种用树状结构展示资源的调用链路,另外一种则不区分调用链路展示资源的运行情况。

注意: 簇点监控是内存态的信息,它仅展示启动后调用过的资源。

树状链路:

平铺链路:

5.2 "实时监控"汇总资源信息(集群聚合)

同时,同一个服务下的所有机器的簇点信息会被汇总,并且秒级地展示在"实时监控"下。

注意: 实时监控仅存储 5 分钟以内的数据,如果需要持久化,需要通过调用实时监控接口来定制。

dashboard-overview

注意:请确保 Sentinel 控制台所在的机器时间与自己应用的机器时间保持一致,否则会导致拉不到实时的监控数据。

6. 规则管理及推送

Sentinel 控制台同时提供简单的规则管理以及推送的功能。规则推送分为 3 种模式,包括 "原始模式"、"Pull 模式" 和"Push 模式"。

这里先简单的介绍"原始模式"。

6.1 规则管理

您可以在控制台通过接入端暴露的 HTTP API 来查询规则。

rules

6.2 规则推送

dashboard-add-rule

目前控制台的规则推送也是通过 规则查询更改 HTTP API 来更改规则。这也意味着这些规则仅在内存态生效,应用重启之后,该规则会丢失。

以上是原始模式。当了解了原始模式之后,我们非常鼓励您通过 动态规则 并结合各种外部存储来定制自己的规则源。我们推荐通过动态配置源的控制台来进行规则写入和推送,而不是通过 Sentinel 客户端直接写入到动态配置源中。在生产环境中,我们推荐 push 模式,具体可以参考:在生产环境使用 Sentinel。

注:若要使用集群流控功能,则必须对接动态规则源,否则无法正常使用。您也可以接入 AHAS Sentinel 快速接入全自动托管、高可用的集群流控能力。

Sentinel 同时还提供应用维度规则推送的示例页面(流控规则页面,前端路由为 /v2/flow),用户改造控制台对接配置中心后可直接通过 v2 页面推送规则至配置中心。Sentinel 抽取了通用接口用于向远程配置中心推送规则以及拉取规则:

  • DynamicRuleProvider<T>: 拉取规则(应用维度)
  • DynamicRulePublisher<T>: 推送规则(应用维度)

用户只需实现 DynamicRuleProvider 和 DynamicRulePublisher 接口,并在 v2 的 controller 中通过 @Qualifier 注解替换相应的 bean 即可实现应用维度推送。我们提供了 Nacos 和 Apollo 的示例,改造详情可参考 应用维度规则推送示例。

鉴权

从 Sentinel 1.5.0 开始,控制台提供通用的鉴权接口 AuthService,用户可根据需求自行实现。

从 Sentinel 1.6.0 起,Sentinel 控制台引入基本的登录功能,默认用户名和密码都是 sentinel

login-page

用户可以通过如下参数进行配置:

  • -Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel 用于指定控制台的登录用户名为 sentinel
  • -Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 用于指定控制台的登录密码为 123456;如果省略这两个参数,默认用户和密码均为 sentinel
  • -Dserver.servlet.session.timeout=7200 用于指定 Spring Boot 服务端 session 的过期时间,如 7200 表示 7200 秒;60m 表示 60 分钟,默认为 30 分钟;

同样也可以直接在 Spring properties 文件中进行配置。

控制台配置项

控制台的一些特性可以通过配置项来进行配置,配置项主要有两个来源:System.getProperty() 和 System.getenv(),同时存在时后者可以覆盖前者。

通过环境变量进行配置时,因为不支持 . 所以需要将其更换为 _

配置项类型默认值最小值描述
auth.enabledbooleantrue-是否开启登录鉴权,仅用于日常测试,生产上不建议关闭
sentinel.dashboard.auth.usernameStringsentinel-登录控制台的用户名,默认为 sentinel
sentinel.dashboard.auth.passwordStringsentinel-登录控制台的密码,默认为 sentinel
sentinel.dashboard.app.hideAppNoMachineMillisInteger060000是否隐藏无健康节点的应用,距离最近一次主机心跳时间的毫秒数,默认关闭
sentinel.dashboard.removeAppNoMachineMillisInteger0120000是否自动删除无健康节点的应用,距离最近一次其下节点的心跳时间毫秒数,默认关闭
sentinel.dashboard.unhealthyMachineMillisInteger6000030000主机失联判定,不可关闭
sentinel.dashboard.autoRemoveMachineMillisInteger0300000距离最近心跳时间超过指定时间是否自动删除失联节点,默认关闭
sentinel.dashboard.unhealthyMachineMillisInteger6000030000主机失联判定,不可关闭
server.servlet.session.cookie.nameStringsentinel_dashboard_cookie-控制台应用的 cookie 名称,可单独设置避免同一域名下 cookie 名冲突

配置示例:

  • 命令行方式:
java -Dsentinel.dashboard.app.hideAppNoMachineMillis=60000
  • Java 方式:
System.setProperty("sentinel.dashboard.app.hideAppNoMachineMillis", "60000");
  • 环境变量方式:
sentinel_dashboard_app_hideAppNoMachineMillis=60000

开源框架适配

  • 云原生微服务体系
    • Spring Boot/Spring Cloud
    • Quarkus
  • Web 适配
    • Web Servlet
    • Spring Web
    • Spring WebFlux
    • JAX-RS (Java EE)
  • RPC 适配
    • Apache Dubbo
    • gRPC
    • Feign
    • SOFARPC
  • HTTP client 适配
    • Apache HttpClient
    • OkHttp
  • Reactive 适配
    • Reactor
  • API Gateway 适配
    • Spring Cloud Gateway
    • Netflix Zuul 1.x
    • Netflix Zuul 2.x
  • Apache RocketMQ

注:适配模块仅提供相应适配功能,若希望接入 Sentinel 控制台,请务必参考 Sentinel 控制台文档。

云原生微服务体系

Spring Cloud

Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。Sentinel 与 Spring Boot/Spring Cloud 的整合见 Sentinel Spring Cloud Starter。

Spring Cloud Alibaba 默认为 Sentinel 整合了 Servlet、RestTemplate、FeignClient 和 Spring WebFlux。Sentinel 在 Spring Cloud 生态中,不仅补全了 Hystrix 在 Servlet 和 RestTemplate 这一块的空白,而且还完全兼容了 Hystrix 在 FeignClient 中限流降级的用法,并且支持运行时灵活地配置和调整限流降级规则。

Spring Cloud Alibaba Sentinel 的示例可以参考 sentinel-guide-spring-cloud

Quarkus

注:从 1.8.0 版本开始支持,需要 Java 8 及以上版本。

Sentinel 提供针对 Quarkus 微服务的适配模块(支持 native image),可以很方便地将 JAX-RS Web 服务接入并进行高可用防护,同时支持注解方式自定义埋点(基于 CDI)。

相关模块:

  • sentinel-jax-rs-quarkus-adapter
  • sentinel-annotation-quarkus-adapter

Web 适配

Web Servlet

Sentinel 提供针对 Servlet 的原生整合,可以对 Web 请求进行流量控制。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-web-servlet</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

您只需要在 Web 容器中的 web.xml 配置文件中进行如下配置即可开启 Sentinel 支持:

<filter>
	<filter-name>SentinelCommonFilter</filter-name>
	<filter-class>com.alibaba.csp.sentinel.adapter.servlet.CommonFilter</filter-class>
</filter>

<filter-mapping>
	<filter-name>SentinelCommonFilter</filter-name>
	<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

若是 Spring 应用可以通过 Spring 进行配置,例如:

@Configuration
public class FilterConfig {

    @Bean
    public FilterRegistrationBean sentinelFilterRegistration() {
        FilterRegistrationBean<Filter> registration = new FilterRegistrationBean<>();
        registration.setFilter(new CommonFilter());
        registration.addUrlPatterns("/*");
        registration.setName("sentinelFilter");
        registration.setOrder(1);

        return registration;
    }
}

接入 filter 之后,所有访问的 Web URL 就会被自动统计为 Sentinel 的资源,可以针对单个 URL 维度进行流控。若希望区分不同 HTTP Method,可以将 HTTP_METHOD_SPECIFY 这个 init parameter 设为 true,给每个 URL 资源加上前缀,比如 GET:/foo

限流处理逻辑:默认情况下,当请求被限流时会返回默认的提示页面 Blocked by Sentinel (flow limiting)。您也可以通过 JVM 参数 -Dcsp.sentinel.web.servlet.block.page 或代码中调用 WebServletConfig.setBlockPage(blockPage) 方法设定自定义的跳转 URL,当请求被限流时会自动跳转至设定好的 URL。同样您也可以实现 UrlBlockHandler 接口并编写定制化的限流处理逻辑,然后将其注册至 WebCallbackManager 中。

提示:1.7.0 版本开始默认的限流页面 HTTP 返回码是 429。您可以通过 csp.sentinel.web.servlet.block.status 配置项自定义限流页面的 HTTP 状态码。

按来源限流:若希望对 HTTP 请求按照来源限流,则可以自己实现 RequestOriginParser 接口从 HTTP 请求中解析 origin 并注册至 WebCallbackManager 中。注意来源数目不能太多,若太多请自定义埋点作为参数传入并使用热点规则。

注意:Sentinel Web Filter 会将每个到来的不同的 URL 都作为不同的资源处理,因此对于 REST 风格的 API,需要自行实现 UrlCleaner 接口清洗一下资源(比如将满足 /foo/:id 的 URL 都归到 /foo/* 资源下),然后将其注册至 WebCallbackManager 中。否则会导致资源数量过多,超出资源数量阈值(目前是 6000)时多出的资源的规则将 不会生效

从 1.6.3 版本开始,UrlCleaner 还可以来过滤掉不希望统计的 URL,只需要在 UrlCleaner 中将不希望统计的 URL 转换成空字符串("")即可。示例:

WebCallbackManager.setUrlCleaner(new UrlCleaner() {
    @Override
    public String clean(String originUrl) {
        if (originUrl == null || originUrl.isEmpty()) {
            return originUrl;
        }

        // 比如将满足 /foo/{id} 的 URL 都归到 /foo/*
        if (originUrl.startsWith("/foo/")) {
            return "/foo/*";
        }
        // 不希望统计 *.ico 的资源文件,可以将其转换为 empty string (since 1.6.3)
        if (originUrl.endsWith(".ico")) {
            return "";
        }
        return originUrl;
    }
});

如果您正在使用 Spring Boot / Spring Cloud,那么可以通过引入 Spring Cloud Alibaba Sentinel 来更方便地整合 Sentinel,详情请见 Spring Cloud Alibaba 文档。

Spring WebFlux

注:从 1.5.0 版本开始支持,需要 Java 8 及以上版本。

Sentinel 提供与 Spring WebFlux 的整合模块,从而 Reactive Web 应用也可以利用 Sentinel 的流控降级来保障稳定性。该整合模块基于 Sentinel Reactor Adapter 实现。

使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-spring-webflux-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

使用时只需注入对应的 SentinelWebFluxFilter 实例以及 SentinelBlockExceptionHandler 实例即可。比如:

@Configuration
public class WebFluxConfig {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public WebFluxConfig(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                         ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    @Bean
    @Order(-1)
    public SentinelBlockExceptionHandler sentinelBlockExceptionHandler() {
        // Register the block exception handler for Spring WebFlux.
        return new SentinelBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    @Bean
    @Order(-1)
    public SentinelWebFluxFilter sentinelWebFluxFilter() {
        // Register the Sentinel WebFlux filter.
        return new SentinelWebFluxFilter();
    }
}

您可以在 WebFluxCallbackManager 注册回调进行定制:

  • setBlockHandler:注册函数用于实现自定义的逻辑处理被限流的请求,对应接口为 BlockRequestHandler。默认实现为 DefaultBlockRequestHandler,当被限流时会返回类似于下面的错误信息:Blocked by Sentinel: FlowException
  • setUrlCleaner:注册函数用于 Web 资源名的归一化。函数类型为 (ServerWebExchange, String) → String,对应含义为 (webExchange, originalUrl) → finalUrl
  • setRequestOriginParser:注册函数用于从请求中解析请求来源。函数类型为 ServerWebExchange → String

相关示例:sentinel-demo-spring-webflux

JAX-RS (Java EE)

注:从 1.8.0 版本开始原生支持。若您的服务是 Spring Web 服务,可参考 Spring Web 适配文档接入。

sentinel-jax-rs-adapter

RPC 适配

Dubbo

Sentinel 提供 Dubbo 的相关适配 Sentinel Dubbo Adapter,主要包括针对 Service Provider 和 Service Consumer 实现的 Filter。相关模块:

  • sentinel-apache-dubbo3-adapter(兼容 Apache Dubbo 3.0.5 及以上版本,自 Sentinel 1.8.5 开始支持)
  • sentinel-apache-dubbo-adapter(兼容 Apache Dubbo 2.7.x 及以上版本,自 Sentinel 1.5.1 开始支持)
  • sentinel-dubbo-adapter(兼容 Dubbo 2.6.x 版本)

对于 Apache Dubbo 3.0.5 及以上版本,使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-apache-dubbo3-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

对于 Apache Dubbo 2.7.x 及以上版本,使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-apache-dubbo-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

对于 Dubbo 2.6.x 及以下版本,使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-dubbo-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

引入此依赖后,Dubbo 的服务接口和方法(包括调用端和服务端)就会成为 Sentinel 中的资源,在配置了规则后就可以自动享受到 Sentinel 的防护能力。

注:若希望接入 Dashboard,请参考 接入控制台的步骤。只引入 Sentinel Dubbo Adapter 无法接入控制台!

若不希望开启 Sentinel Dubbo Adapter 中的某个 Filter,可以手动关闭对应的 Filter,比如:

<!-- 关闭 Sentinel 对应的 Service Consumer Filter -->
<dubbo:consumer filter="-sentinel.dubbo.consumer.filter"/>

限流粒度可以是服务接口和服务方法两种粒度:

  • 服务接口:resourceName 为 接口全限定名,如 com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService
  • 服务方法:resourceName 为 接口全限定名:方法签名,如 com.alibaba.csp.sentinel.demo.dubbo.FooService:sayHello(java.lang.String)

Sentinel Dubbo Adapter 还支持配置全局的 fallback 函数,可以在 Dubbo 服务被限流/降级/负载保护的时候进行相应的 fallback 处理。用户只需要实现自定义的 DubboFallback 接口,并通过 DubboFallbackRegistry 注册即可。默认情况会直接将 BlockException 包装后抛出。同时,我们还可以配合 Dubbo 的 fallback 机制 来为降级的服务提供替代的实现。

我们提供了 Dubbo 的相关示例,请见 sentinel-demo-dubbo。

有关 Sentinel 在 Dubbo 中的最佳实践,请参考 Sentinel: Dubbo 服务的流量哨兵。

关于 Dubbo Filter 的更多信息,请参考 Dubbo Filter 文档。

gRPC

Sentinel 提供与 gRPC Java 的整合,以 gRPC ServerInterceptor 和 ClientInterceptor 的形式保护 gRPC 服务资源。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-grpc-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

在使用 Sentinel gRPC Adapter 时,只需要将对应的 Interceptor 注册至对应的客户端或服务端中。其中客户端的示例如下:

public class ServiceClient {

    private final ManagedChannel channel;

    ServiceClient(String host, int port) {
        this.channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port)
            .intercept(new SentinelGrpcClientInterceptor()) // 在此处注册拦截器
            .build();
        // 在此处初始化客户端 stub 类
    }
}

服务端的示例如下:

import io.grpc.Server;

Server server = ServerBuilder.forPort(port)
     .addService(new MyServiceImpl()) // 添加自己的服务实现
     .intercept(new SentinelGrpcServerInterceptor()) // 在此处注册拦截器
     .build();

注意:Sentinel gRPC Adapter 目前只支持 unary call。

Feign

Feign 适配整合在 Spring Cloud Alibaba 中,可以参考 Spring Cloud Alibaba Sentinel 文档 进行接入。

SOFARPC

从 1.7.2 版本开始,Sentinel 提供 SOFARPC 的适配模块 sentinel-sofa-rpc-adapter,主要包括针对 Service Provider 和 Service Consumer 实现的 Filter。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-sofa-rpc-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

引入此依赖后,Sentinel 会自动统计 SOFARPC 的服务接口和方法调用(包括调用端和服务端),在配置了规则后就可以自动享受到 Sentinel 的防护能力。

HTTP Client 适配

Apache HttpClient

注:从 Sentinel 1.8.0 版本开始支持。

Sentinel 提供 Apache HttpClient 的适配模块 sentinel-apache-httpclient-adapter,可以针对 HTTP client 请求进行流控和熔断。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-apache-httpclient-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

注意目前暂不支持 AsyncHttpClient。

OkHttp

注:从 Sentinel 1.8.0 版本开始支持。

Sentinel 提供 OkHttp 的适配模块 sentinel-okhttp-adapter,可以针对 HTTP client 请求进行流控和熔断。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-okhttp-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

Reactive 适配

Reactor

注:从 1.5.0 版本开始支持,需要 Java 8 及以上版本。

Sentinel 提供 Reactor 的适配,可以方便地在 reactive 应用中接入 Sentinel。使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-reactor-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

Sentinel Reactor Adapter 分别针对 Mono 和 Flux 实现了对应的 Sentinel Operator,从而在各种事件触发时汇入 Sentinel 的相关逻辑。同时 Sentinel 在上层提供了 SentinelReactorTransformer 用于在组装期装入对应的 operator,用户使用时只需要通过 transform 操作符来进行变换即可。接入示例:

someService.doSomething() // return type: Mono<T> or Flux<T>
   .transform(new SentinelReactorTransformer<>(resourceName)) // 在此处进行变换
   .subscribe();

API Gateway 适配

Sentinel 支持对 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 进行限流。

Spring Cloud Gateway

从 1.6.0 版本开始,Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块,可以提供两种资源维度的限流:

  • route 维度:即在 Spring 配置文件中配置的路由条目,资源名为对应的 routeId
  • 自定义 API 维度:用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组

使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-spring-cloud-gateway-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

使用时只需注入对应的 SentinelGatewayFilter 实例以及 SentinelGatewayBlockExceptionHandler 实例即可。比如:

@Configuration
public class GatewayConfiguration {

    private final List<ViewResolver> viewResolvers;
    private final ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer;

    public GatewayConfiguration(ObjectProvider<List<ViewResolver>> viewResolversProvider,
                                ServerCodecConfigurer serverCodecConfigurer) {
        this.viewResolvers = viewResolversProvider.getIfAvailable(Collections::emptyList);
        this.serverCodecConfigurer = serverCodecConfigurer;
    }

    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelGatewayBlockExceptionHandler sentinelGatewayBlockExceptionHandler() {
        // Register the block exception handler for Spring Cloud Gateway.
        return new SentinelGatewayBlockExceptionHandler(viewResolvers, serverCodecConfigurer);
    }

    @Bean
    @Order(-1)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
}

Demo 示例:sentinel-demo-spring-cloud-gateway

详细文档可以参考 网关限流 - Spring Cloud Gateway 文档。

Zuul 1.x

Sentinel 提供了 Zuul 1.x 的适配模块,可以为 Zuul Gateway 提供两种资源维度的限流:

  • route 维度:即在 Spring 配置文件中配置的路由条目,资源名为对应的 route ID(对应 RequestContext 中的 proxy 字段)
  • 自定义 API 维度:用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组

使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-zuul-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

详细文档可以参考 网关限流 - Zuul 1.x。

如果您正在使用 Spring Cloud Zuul Starter,那么可以通过引入 spring-cloud-alibaba-sentinel-zuul 来更方便地整合 Sentinel。请参考 对应文档。

Zuul 2.x

注:从 1.7.2 版本开始支持,需要 Java 8 及以上版本。

Sentinel 提供了 Zuul 2.x 的适配模块,可以为 Zuul Gateway 提供两种资源维度的限流:

  • route 维度:对应 SessionContext 中的 routeVIP
  • 自定义 API 维度:用户可以利用 Sentinel 提供的 API 来自定义一些 API 分组

使用时需引入以下模块(以 Maven 为例):

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-zuul2-adapter</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

详细文档可以参考 网关限流 - Zuul 2.x。

Apache RocketMQ

在 Apache RocketMQ 中,当消费者去消费消息的时候,无论是通过 pull 的方式还是 push 的方式,都可能会出现大批量的消息突刺。如果此时要处理所有消息,很可能会导致系统负载过高,影响稳定性。但其实可能后面几秒之内都没有消息投递,若直接把多余的消息丢掉则没有充分利用系统处理消息的能力。我们希望可以把消息突刺均摊到一段时间内,让系统负载保持在消息处理水位之下的同时尽可能地处理更多消息,从而起到“削峰填谷”的效果:

上图中红色的部分代表超出消息处理能力的部分。我们可以看到消息突刺往往都是瞬时的、不规律的,其后一段时间系统往往都会有空闲资源。我们希望把红色的那部分消息平摊到后面空闲时去处理,这样既可以保证系统负载处在一个稳定的水位,又可以尽可能地处理更多消息。Sentinel 专门为这种场景提供了匀速器的特性,可以把突然到来的大量请求以匀速的形式均摊,以固定的间隔时间让请求通过,以稳定的速度逐步处理这些请求,起到“削峰填谷”的效果,从而避免流量突刺造成系统负载过高。同时堆积的请求将会排队,逐步进行处理;当请求排队预计超过最大超时时长的时候则直接拒绝,而不是拒绝全部请求。

比如在 RocketMQ 的场景下配置了匀速模式下请求 QPS 为 5,则会每 200 ms 处理一条消息,多余的处理任务将排队;同时设置了超时时间为 5 s,预计排队时长超过 5 s 的处理任务将会直接被拒绝。示意图如下图所示:

RocketMQ 用户可以根据不同的 group 和不同的 topic 分别设置限流规则,限流控制模式设置为匀速器模式(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER),比如:

结合 RocketMQ Client 使用 Sentinel 时,用户需要在处理消息时手动埋点。详情请见 Sentinel RocketMQ Demo。相关 Blog 见 Sentinel 为 RocketMQ 保驾护航。


http://www.kler.cn/news/357745.html

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